Anzahl der False Positives
AKTUALISIERT 11.12.2025
Was bedeutet die Anzahl der False Positives?
Die Kennzahl „Anzahl der False Positives“ misst die Gesamtanzahl der Inhalte, die nicht gegen unsere Richtlinien verstoßen, aber fälschlicherweise durch unsere Systeme oder manuellen Reviews auf Facebook und Instagram entfernt wurden. Im Gegensatz zur Genauigkeit durchgesetzter Maßnahmen, die als Prozentwert angegeben wird, ist die Anzahl der False Positives eine geschätzte Zahl, die die tatsächlichen Auswirkungen von Durchsetzungsfehlern quantifiziert.
Die Anzahl der False Positives kann auch so betrachtet werden: Wie oft haben wir Maßnahmen ergriffen, um Inhalte zu entfernen, die aber tatsächlich nicht gegen unsere Gemeinschaftsstandards verstoßen haben? Diese Kennzahl hilft uns, das Ausmaß der unbeabsichtigten Folgen und die Anzahl der Nutzer*innen oder Creator*innen zu verstehen, die von fälschlicherweise ergriffenen Maßnahmen betroffen sind.
So messen wir die Anzahl der False Positives
Die Anzahl der False Positives wird geschätzt, indem die Zahl der Inhalte, gegen die wir Maßnahmen ergriffen haben, mit der gemessenen Genauigkeit für denselben Zeitraum in Beziehung gesetzt wird. Die Genauigkeit durchgesetzter Maßnahmen für die gesamte Plattform zeigt am deutlichsten die Bereiche, in denen die meisten Maßnahmen ergriffen wurden. Deshalb verwenden wir sie nicht direkt zur Berechnung der Anzahl der False Positives. Stattdessen messen wir die Genauigkeit für einen kleineren Teil der Plattform und setzen diese Genauigkeitswerte dann mit den entsprechenden Zahlen zu ergriffenen Maßnahmen in Beziehung, um die Anzahl der False Positives für diesen Teil zu messen. Die Teilmengen zur Anzahl der False Positives werden dann wieder aggregiert, um die Gesamtanzahl der False Positives für die Plattform zu erhalten.
So zeigt der Bericht zur Durchsetzung der Gemeinschaftsstandards beispielsweise, dass wir pro Quartal Maßnahmen gegen mehrere hundert Millionen Inhalte auf Facebook wegen Spam, aber gegen weniger als 10 Millionen Inhalte wegen Gewalt und Anstiftung zu Gewalt ergreifen. In diesem Fall wäre es nicht richtig, die Genauigkeit der durchgesetzten Maßnahmen im Bereich Spam mit der Anzahl der durchgesetzten Maßnahmen im Bereich Gewalt und Anstiftung zu Gewalt zueinander in Beziehung zu setzen. Stattdessen messen wir die Genauigkeit für beide Bereiche unabhängig voneinander und wenden dann den Genauigkeitswert an, um die Anzahl der False Positives pro Bereich zu berechnen, bevor wir diese Werte zur Ermittlung des finalen Gesamtwerts für Facebook addieren.
Wenn für eine bestimmte Granularität nicht genügend Stichproben vorliegen, um die Genauigkeit zuverlässig berechnen zu können, nutzen wir die Genauigkeit der nächstverfügbaren Aggregationsstufe.
Warum wir die Anzahl der False Positives messen
Wir messen die Anzahl der False Positives, um die tatsächlichen Auswirkungen von fälschlicherweise durchgesetzten Maßnahmen auf unsere Community zu verstehen. False Positives bedeutet, dass eine Person oder ein*e Creator*in von fälschlicherweise ergriffenen Maßnahmen betroffen ist, die das Vertrauen schwächen und zu Frustration führen können.
Das Tracking dieser Kennzahl hilft uns dabei:
- die Wirksamkeit und Fairness unserer Systeme zur Durchsetzung von Maßnahmen zu bewerten
- zu ermitteln, ob Änderungen an automatisierten Systemen oder Richtlinien zu mehr (oder weniger) Fehlern geführt haben
- die Fehlerreduzierung zu priorisieren, damit uns im Laufe der Zeit weniger Fehler unterlaufen
Wodurch ändert sich die Anzahl der False Positives?
Die Anzahl der False Positives kann durch verschiedene Faktoren zu- oder abnehmen. Diese können nicht immer von Meta kontrolliert werden:
- Änderungen bei der Zahl der ergriffenen Maßnahmen: Wenn insgesamt gegen mehr Inhalte Maßnahmen ergriffen werden, führt selbst eine konstante Kennzahl zur Genauigkeit durchgesetzter Maßnahmen zu einer größeren Anzahl an False Positives.
- Saisonale oder eventgestützte Anstiege: Bei wichtigen Ereignissen oder feindseligen Angriffen können die Durchsetzungsmaßnahmen und damit auch die Zahl der False Positives vorübergehend ansteigen.
- Verbesserungen bei der Erkennung: Bessere Modelle oder Schulungen der Review-Teams können die Genauigkeit durchgesetzter Maßnahmen verbessern und zu einer geringeren Anzahl an False Positives bei derselben Anzahl an Maßnahmen führen.
Achtung
Da die Anzahl der False Positives aus unserer Präzisionsmessung abgeleitet wird, gelten alle Einschränkungen für die Präzision auch für die Anzahl der False Positives.